基于PSO-RF模型的汉江流域参考作物蒸散量模拟研究 %D 2024 %R 10.3969/j.issn.1000-6362.2024.08.004 %J 中国农业气象 %P 849-859 %V 45 %N 8 %X 选取1960−2017年汉江流域及附近24个气象站的逐日气象数据，构建16种基于粒子群算法优化随机森林（PSO-RF）的日尺度ET0计算模型，并与Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen共3种模型进行比较，评价PSO-RF模型在汉江流域的适用性及可移植性。结果表明：（1）PSO-RF模型能很好地识别各输入参数与日尺度ET0的非线性关系；仅采用最高气温（Tmax）、最低气温（Tmin）和地球外辐射（Ra）建立的PSO-RF2模型具有足够精度，平均MAE为0.402mm·d−1，RMSE为0.575mm·d−1，R2为0.863；随输入气象要素数量增加，模型计算精度不断升高，平均MAE减小了37.9%，RMSE减小了36.3%，R2升高了6.78%。（2）PSO-RF模型的计算精度优于相同输入参数的Hargreaves-Samani、Makkink和Irmark-Allen模型，平均MAE减小了43.6%、RMSE减小了34.5%，R2升高了4.12%。（3）PSO-RF模型在汉江流域具有较强的泛化能力和可移植性，分区建立的PSO-RF模型相互移植时，平均MAE为0.159mm·d−1，RMSE为0.245mm·d−1，R2为0.974。因此缺乏气象数据时，基于PSO-RF建立的日尺度ET0计算模型可作为汉江流域日尺度ET0计算的推荐模型。 %U https://zgnyqx.ieda.org.cn/CN/10.3969/j.issn.1000-6362.2024.08.004